Der Weg zum Echtzeit- Data-Warehouse - Midrange Magazin

Technik & Integration
Anwendern dafür nachts einige Stunden
zur Verfügung stehen und das Data
Warehouse offline ist. Ganz anders sieht
es allerdings aus, wenn diese Vorgänge
auch während der Arbeitszeit stattfinden
sollen. Zur Lösung dieses Problems
gibt es zwei technologische Ansätze, die
praktikabel sind, sich jedoch in punkto
Aktualität der Daten unterscheiden –
dem eigentlichen Knackpunkt bei geschäftskritischen
Anwendungen.
Replizieren – aber wann?
Bei der ersten Methode setzen Anwender
zwar herkömmliche ETL-Tools ein,
schrauben aber die Frequenz von wöchentlich
oder täglich auf mehrmals täglich,
beispielsweise auf stündlich hoch.
Wenn sich dabei die Quelldaten extrahieren
lassen, ohne Geschäftsprozesse
zu stören, können diese anschließend
dann wie gewohnt transformiert werden.
Der Ladevorgang in ein Data Warehouse
gestaltet sich allerdings ein wenig
problematisch, wenn sich das System für
diesen Vorgang aus Geschäftsgründen
nicht offline schalten lässt. Die Lösung
dafür besteht nun darin, die neuen Daten
in temporäre Tabellen zu laden, die
von der Struktur her identisch sind mit
denen der Quelldaten. Sobald der Ladevorgang
abgeschlossen ist, tauscht das
ETL-Tool die jeweils vorangegangenen
Tabellen gegen die nunmehr aktuellen
Tabellen auch tagsüber aus. Das Data
Warehouse befindet sich dann augenblicklich
wieder auf dem neuesten
Stand.
Echtzeit ist nicht immer
gleich Echtzeit
Diese Methode, bei der annähernd ein
Echtzeit-Zugang besteht, lässt sich mit
fast jedem bereits bestehenden Data
Warehouse einsetzen. Ein weiterer Vorteil
ist dabei, dass herkömmliche ETL-
Tools und Techniken verwendet werden
können, um Daten stündlich oder
zumindest mehrmals täglich zu aktualisieren.
Wenn Anwender jedoch zu jedem
Zeitpunkt auf tatsächliche Echtzeit-Daten
in einem Data Warehouse angewiesen
sind, müssen die Quelldaten
permanent darin einfließen. Diese Ladefähigkeit
liegt allerdings außerhalb der
Der Weg zum Echtzeit-Data-Warehouse
Möglichkeiten traditioneller, Batch-orientierter
CTF-Tools (Capture, Transform
and Flow).
Hier kommt die zweite Methode ins
Spiel: Die neue Generation von CTF-
Programmen, die bereits auf dem Markt
erhältlich sind, umgeht diese Problematik.
Diese neuen Tools, zu denen
beispielsweise der Transformation Server
von DataMirror gehört, legen
gewissermaßen eine direkte „Daten-
Pipeline“ zwischen dem Quellsystem
und dem Data Warehouse an und ermöglichen
so einen echten Real-Time-
Datenaustausch.
Direkte Peer-to-Peer-Integration
Die Peer-to-Peer-Architektur, die idealerweise
in einem TCP/IP-Netz eingebunden
sein sollte, sichert die direkte
Datenbank-Kommunikation. Dadurch
ist weder eine Zwischenspeicherung von
Daten noch eine spezielle Gateway-
Technologie erforderlich. Darüber hinaus
gewährleistet sie einen optimalen
und hocheffizienten Informationsaustausch
zwischen Publish- und Subscribe-
Systemen, also zwischen Quell- und
Zieldatenbanken. In Folge davon wird
die Informationsweitergabe an die Mitarbeiter
maximiert.
Die permanente Synchronisation garantiert
immer aktuelle Daten: Die für einen
reibungslosen Geschäftsablauf nötigen
Informationen stehen somit tatsächlich
in Echtzeit zur Verfügung. Im Vergleich
zu Lösungen, die eine kostenintensive
Neuprogrammierung erforderlich machen,
bietet ein CTF-Tool wie der Transformation
Server eine leistungsfähige Integrationsmethode
auf Datenebene, die
sich einfach und reibungslos implementieren
und in fast jeder Systemumgebung
anwenden lässt. Um Zeit und Kosten zu
sparen, werden bei diesem permanenten
Datenabgleich nur die Änderungen –
das sogenannte Delta – erfasst und in
das Subscriber-System übertragen. Die
Netzwerkbelastung beläuft sich deshalb
auf ein Minimum. So bleibt
beispielsweise ein Data Warehouse stets
auf dem neuesten Stand, und das bei einer
Senkung des Leitungsverkehrs um
bis zu 99 Prozent.
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Der Vorteil der Echtzeit-Datenintegration
besteht darin, wesentlich schneller
Entscheidungen treffen zu können, den
Kundenservice auffallend zu verbessern
und dadurch eine bemerkenswerte Ertragssteigerung
zu erzielen. Deshalb tun
viele Unternehmen gut daran, relevante
Daten in echter Real-Time-Technologie
vorzuhalten. Professionelle CTF-Tools
synchronisieren dabei Daten in heterogenen
Netzwerken über unterschiedliche
Datenbanken hinweg. Sie selektieren
Daten und transformieren sie in die
benötigte Form, garantieren stets die
aktuelle Konsistenz der Information
und eröffnen Möglichkeiten für die globale
Anwendungsintegration.
Vorteile der Datenintegration mittels
professioneller CTF-Tools auf einen
Blick:
– Out-of-the-Box-Integrationslösung,
die keinerlei zusätzliche Programmierung
erfordert
– Informationsaustausch in Echtzeit,
auch über Unternehmensgrenzen hinweg
– Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
an praktisch jede Netzwerkumgebung
– Schnelle Implementierung und niedrige
Wartungskosten zur Maximierung
des ROI
– Steigerung der operativen Effizienz
und Optimierung der Organisationsabläufe
– Erhöhung des Informationsflusses
zur Verbesserung der Serviceleistungen
– Enorme Ertragserhöhung und Senkung
der Unternehmenskosten
Der Autor Manfred Sielhorst ist
Technical Services Manager bei
DataMirror in Darmstadt.
DataMirror GmbH & Co. KG
D-64295 Darmstadt
� (+49) 06151/8275-100
� www.datamirror.com